pytorch的torchvision.ops.roi_align这个算子真的是坑我好多天啊！害我连续加班半个月！二阶段目标检测后面用roi_align来提取特征。接口官方说明：https://pytorch.org/vision/stable/generated/torchvision.ops.roi_align.html?highlight=roi_align#torchvision.ops.
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2024-06-23 11:21:54
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ResNet当大家还在惊叹 GoogLeNet 的 inception 结构的时候，微软亚洲研究院的研究员已经在设计更深但结构更加简单的网络 ResNet，并且凭借这个网络子在 2015 年 ImageNet 比赛上大获全胜。ResNet 有效地解决了深度神经网络难以训练的问题，可以训练高达 1000 层的卷积网络。网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向
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2023-12-25 14:08:33
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什么是模糊测试 ？ 模糊测试（Fuzzing），是一种通过向目标系统提供非预期的输入并监视异常结果来发现软件的方法。测试的基本思想就是通过向程序中输入大量的随机数据，然后观察输入这些数据之后程序的情况，记录下使程序发生异常的数据，从而判断程序是在那些地方发生了异常。模糊测试之实例讲解 本文作者：i春秋签约作家——天天模糊测试的实现是一个非常简单的过程：1. 准备一份插
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2024-05-20 20:00:00
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2021.1.7下午记大家新年好~ 距离上次写这个课题的博客已经是去年12.30的时候了，是想趁热打铁赶快写的，无奈1.5/1.6有两门考试，便只好赶去复习暂时搁置了。现在终于考完试，而且也马上到了图像处理大课题报告的截止日期了，于是我马上赶来写博客了。 之前讲的都是课题分析，环境配置还有我们是怎么使用Google云盘链接Colaboratory用Google服务器端提供的16G显存进行训练，现在
Resnet一、残差网络t介绍前言1、思想2、作用3、结构图二、Resnet网络结构1、基本模块1.1、Identity Block1.2、Convolution Block1.3、注意点1.4、1×1卷积介绍三、Resnet代码解读1、代码1.1、整体架构1.2、convolution block代码1.3、identity block代码2、解读 一、残差网络t介绍前言ResNet(Resi
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2024-04-04 21:22:03
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keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？目录keras学习记录——resnet为什么用averagepooling？前言一、池化层二、为什么在resnet后加均值池化而不是最大池化？三、实际测试总结前言本篇主要讨论resnet最后的pooling层为什么用averagepooling,而不是maxpooling?主要用实验来回答这个问题，另外讲解了averagepo
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2024-05-26 17:15:50
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最近在使用InsightFace_Pytorch-master pytorch工程，然后有使用到SE_ResNet50，所以想要分析相应的网络结构（包括网络层名和读取对应层相应参数）了解什么叫做SE模块？SE是Squeeze-and-Excitation(SE)的缩写,该模块的提出主要是考虑到模型通道之间的相互依赖性。SE网络的使用结构如下图所示：上左图是将SE模块嵌入到Inception结构的一
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2024-05-27 19:06:01
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1、前言ResNet是何恺明等人于2015年提出的神经网络结构，该网络凭借其优秀的性能夺得了多项机器视觉领域竞赛的冠军，而后在2016年发表的论文《Deep Residual Learning for Image Recognition》也获得了CVPR2016最佳论文奖。本文整理了笔者对ResNet的理解，详细解释了ResNet34、ResNet50等具体结构，并使用PyTorch实现了一个使用
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2023-05-25 13:33:47
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1、理论理论部分参考： （我下边这篇写得有点简略，完整公式还是直接点击原博链接吧，我不想复制了，因为会导致格式乱八七糟的。强烈恳求能出一个一键转载的功能！！！）ResNet论文地址： https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf ResNet主要思想：恒等映射(identity mapping) 。当我们直接对网络进行简单的堆叠到
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2024-05-23 09:35:12
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2018-12-09 19:07:29 深层的深度学习网络存在梯度消失和梯度爆炸等问题导致难以进行训练。 ResNet提出了Skip-Connection来将某一层的输入直接传递到更深的层，通过这种方式可以训练得到更深的神经网络。 为什么这个是有效的呢？ 理论上，更深的模型的训练误差不应当大于浅层模
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2018-12-09 19:37:00
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ResNET(Deep Residual Learning for Image Recognition )ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。下图是ResNet34层模型的结构简图。 在ResNet网络中有如下几个亮点：提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络
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2024-03-26 14:15:29
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1. 摘要尽管使用更快、更深的卷积神经网络的单图像超分辨率在准确性和速度上取得了突破，但一个核心问题仍在很大程度上未得到解决：当对较大的升级因子进行超分辨率时，我们如何恢复更精细的纹理细节？基于优化的超分辨率方法的行为主要是由目标函数的选择所驱动的。最近的工作主要集中在最小化均方重建误差上。由此得到的估计具有很高的峰值信噪比，但它们往往缺乏高频细节，而且在感知上并不令人满意，因为它们无法匹配在更高
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2024-05-07 15:24:02
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ResNet是在2015年被提出的 ，并在ImageNet比赛classification任务上拔得头筹。 在我们熟悉ResNet网络之前，先看看ResNet究竟解决了什么问题吧~ 我们的一般印象当中，深度学习愈是深（复杂，参数多）愈是有着更强的表达能力。凭着这一基本准则CNN分类网络自Alexnet的7层发展到了VGG的16乃至19层，后来更有了Googlenet的22层。可后来我们发现深度CN
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2024-05-10 17:11:39
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ResNet残差快ResNet网络总结 ResNet也被称为残差网络，是由何凯明为主的Microsoft Research的4位学者在2015年首次提出，获得了2015年ILSVRC分类任务的第一名，还在ImageNet检测、ImageNet定位、COCO检测和COCO分割的任务中获得了第一名。也可以说是卷积神经网络中最常用的网络之一，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计，不仅在计算机视觉领域取
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2024-04-29 20:52:51
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ResNet学习笔记一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出1.2.ResNet的特性二、ResNet的数学原理2.1.残差学习2.2.残差模块的构建2.3.学习策略三、ResNet的网络结构四、ResNet的pytorch实现与应用五、评价ResNet5.1.进步性5.2.局限性 一、什么是ResNet1.1.ResNet的提出残差网络(ResNet) 是由来自Microsoft Re
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2024-02-08 13:27:36
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ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经网络训练，模型准确率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResN
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2024-03-15 13:30:29
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这篇论文在知乎上讨论比较多，主要原因是引入了太多训练trick，没法看出论文创新点的真正贡献，感觉更像是工程上的创新 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.08955.pdf Github：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt先看一下效果直观展示，超越EfficientNet：Abstract：尽管图像分类模型最近不断发展，但是
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2024-04-07 09:47:51
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a1、研究动机论文的 motivation 非常简单，就是认为CNN感受野有限，因此无法对长距离像素相关性进行建模。因此，想使用 Transformer 的思路来进行图像修复。2、主要方法论文整体框架如下图所示，还是类似UNet的结构，按着1/2，1/4, 1/8 下采样，在中间添加skip connection。如图中画红圈的部分展示，每个 Transformer block 由两个部分串联组成
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2024-05-05 19:33:45
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手把手教你构建ResNet残差网络 【导读】ResNet在2015年名声大噪，影响了2016年DL在学术界和工业界的发展方向。它对每一层的输入做一个reference，形成残差函数。残差用来设计解决深度网络退化问题，同时也解决了梯度消失问题，使得网络性能得到提升。本文解释了残差网络的技巧以及手把手教你如何应用它。 编译 | 专知参与 | Yingying, Xiaowen近年来，由于大量数据
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2024-04-09 07:12:12
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ResNet(Residual Neural Network)，微软研究院 Kaiming He等4名华人提出。通过Residual Unit训练152层深神经网络，ILSVRC 2015比赛冠军，3.57% top-5错误率，参数量比VGGNet低，效果非常突出。ResNet结构，极快加速超深神经网络训练，模型准确率非常大提升。Inception V4，Inception Module、ResN
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2024-05-23 23:53:11
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